国铁沈阳局苏家屯车辆段（以下简称“沈铁苏辆”）立足铁路货车检修主业，通过智能检修线升级、TFDS人工智能检测系统迭代，推动货车运维从“经验依赖”向“数据驱动”深度转型，既实现劳动力结构重塑、生产效能跃升，也为交通基建领域传统产业智能化升级提供了可借鉴的铁路样本。
长期以来，铁路货车检修是典型的传统人力密集型作业，安全研判、故障排查高度依赖老职工日积月累的现场经验。以往隐患筛查、设备故障甄别全靠人工看图、肉眼辨识，长时间作业极易产生视觉疲劳，且受人员状态、辨识能力差异影响，作业强度大、人力成本高。油污、塑料袋、积水等现场干扰因素常造成误判；像部件裂纹、人力制动机轴链断裂、连接管破损这类藏得很深的问题，稍有疏忽就会被漏掉。以前单人一天最多完成800辆车的核查，生产效率上不去，老师傅积累的判障经验也难以完整留存传递。
科技创新是打破传统作业局限、激活行业新质生产力的关键动力。沈铁苏辆量身打造全新智能检修生产线，历经300余天精心设计调试，整体标准位居国内铁路货车智能检修前列。为进一步整合资源、集中效能，统筹辽宁、吉林、内蒙古东部地区检修力量，将原有4处TFDS检车中心合并优化，归集多年积累的一线检修数据，建成一体化智能研判数据库。依托管内万余公里货运线路布设的62套在线监控设备，全天候采集列车底部运行影像资料，通过智能识别技术先行筛查比对，自动标注可疑问题区域，形成“智能初筛、人工终审”的标准化作业新模式。
科技赋能，关键在于释放人力潜力、重塑人才定位、留存岗位实操经验。智能系统承担起大量重复机械的图像筛查任务，有效规避人工视觉疲劳和判断偏差。一线职工得以摆脱高强度体力消耗，把精力集中到故障判定、隐患分析、问题处置等核心环节，完成从体力作业者向技能型技术人员的转变。据统计，智能系统投用后，单人每日检车可达1900余辆，检修效率实现翻倍。老职工日积月累的判障经验，通过数据建模、算法优化完成数字化留存，把口口相传的实操本事转化为可复用的标准，实现岗位技艺接续传承。
货车检修向智能化转型，实实在在体现出科技创新保安全、推动传统基建升级的作用。对比以往粗放的人工排查模式，智能设备能捕捉细微隐患，再经人工复核甄别真假故障，最大限度消除安全死角。
铁路货车运维数字化改造，也为交通、能源、水利等传统基建行业转型提供了可借鉴的样本。传统产业提质增效，不能单纯依靠增加人力，核心还是科技赋能。下一步，国铁沈阳局将继续做实数智创新，用数据指导生产、靠科技守住安全，借转型激发内生动力，筑牢运输安全底线，推动铁路事业高质量发展。（吉林供电段 李慧儒）
